分布式数据融合模型提升网络安全态势要素提取精准度

网络安全态势要素提取是当前网络安全研究的核心议题，尤其在分布式数据融合模型的背景下，它的重要性不言而喻。这篇论文由胡明明、王慧强和梁颖共同完成，他们来自哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，他们的研究着重于提出一种创新的分布式数据融合模型，用于有效地从海量网络信息中提取关键的态势要素。 首先，论文强调了态势要素在网络安全态势感知中的基础性作用。态势要素如病毒入侵、异常攻击行为、设备异常、系统资源使用状况以及系统漏洞等，是构建网络安全态势全景的关键组成部分。特别是异常攻击行为，由于其直接影响网络安全性，因此被选为研究的重点，作者以攻击行为分类为例，展示了模型如何通过融合多传感器数据来识别和分析这些威胁。 数据融合技术在这个过程中扮演着至关重要的角色，它模仿人类大脑处理复杂问题的方式，通过数学方法整合来自网络环境中多个源头的安全状态数据，以获取更为准确和全面的网络安全态势。分布式数据融合模型的优势在于能够分散处理任务，利用各节点的分类器进行独立分析，然后根据每个分类器的可靠度进行结果融合，降低了单一节点故障的影响，提高了整体系统的鲁棒性和准确性。 论文的创新之处在于，它并非仅仅停留在理论层面，而是通过仿真实验验证了提出的模型在实际情境中的有效性和高精度。实验结果显示，该模型在网络安全态势要素提取方面表现出色，为网络安全态势的实时监测和预警提供了坚实的基础。 这篇文章深入探讨了分布式数据融合模型在网络安全态势要素提取中的应用，强调了该模型在提升网络安全态势感知能力方面的潜力，为后续的研究和实践提供了实用的技术支持。同时，它也揭示了在国内网络安全领域中，尤其是在数据融合技术的应用方面，还有很大的发展空间，鼓励更多学者进一步探索和优化这一领域的方法和技术。